論文の概要: SeBA: Semi-supervised few-shot learning via Separated-at-Birth Alignment for tabular data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08519v1
• Date: Fri, 08 May 2026 22:03:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:49.705058
• Title: SeBA: Semi-supervised few-shot learning via Separated-at-Birth Alignment for tabular data
• Title（参考訳）: SeBA: 表データのためのセパレート・アット・バースアライメントによる半教師付き小ショット学習
• Abstract要約: ラベル付けされていないサンプルのプールでラベル付けされた少ないデータから学習するためのSeBA(Separated-at-Birth Alignment)を提案する。 SeBAは、データを2つの独立した、しかし相補的なビューに分割し、1つのビューの表現を調整し、第2のビューにおけるデータの最も近い隣の対応を反映することを目的としている。 様々なベンチマークデータセットで実施された実験により、SeBAがほとんどのケースで最先端のパフォーマンスを達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning from scarce labeled data with a larger pool of unlabeled samples, known as semi-supervised few-shot learning (SS-FSL), remains critical for applications involving tabular data in domains like medicine, finance, and science. The existing SS-FSL methods often rely on self-supervised learning (SSL) frameworks developed for vision or language, which assume the availability of a natural form of data augmentations. For tabular data, defining meaningful augmentations is non-trivial and can easily distort semantics, limiting the effectiveness of conventional SSL. In this work, we rethink SSL for tabular data and propose Separated-at-Birth Alignment (SeBA), a joint-embedding framework for SS-FSL that eliminates the dependence on augmentations. Our core idea is to separate the data into two independent, but complementary views and align the representations of one view to mirror the nearest-neighbor correspondence of the data in the second view. Our experimental evaluation supported by a theoretical analysis justifies that SeBA generates an output space, which improves the feature-label relationship. An experimental study conducted in various benchmark datasets demonstrates that SeBA achieves the state-of-the-art performance in the majority of cases, opening a new avenue for SS-FSL paradigm in the domain of tabular data.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き少ショットラーニング(SS-FSL)として知られる、ラベル付けされていないサンプルの大きなプールでラベル付きデータから学ぶことは、医学、金融、科学といった分野における表形式のデータを含むアプリケーションにとって、依然として重要な課題である。 既存のSS-FSLメソッドは、視覚や言語用に開発された自己教師付き学習(SSL)フレームワークに依存しており、データ拡張の自然な形態を前提としている。 表形式のデータの場合、意味のある拡張を定義することは簡単ではなく、意味論を歪めやすく、従来のSSLの有効性を制限できる。 本研究では,表形式のデータに対するSSLを再考し,拡張への依存を排除したSS-FSLの共同埋め込みフレームワークであるSeBAを提案する。 私たちの中核的な考え方は、データを2つの独立した、しかし相補的なビューに分割し、1つのビューの表現を、第2のビューにおけるデータの最も近い隣の対応を反映するように整列させることです。 理論的解析によって得られた実験結果から,SeBAが出力空間を生成し,特徴-ラベル関係を改善することが示唆された。 様々なベンチマークデータセットで実施された実験により、SeBAは、ほとんどのケースで最先端のパフォーマンスを実現し、表データの領域に新たなSS-FSLパラダイムの道を開くことが示されている。

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